天气现象图像分类数据集WeatherPhenomenonImageClassificationDataset-ipolas
数据来源：互联网公开数据
标签：天气现象, 图像分类, 计算机视觉, 深度学习, 气象, 图像识别, 数据增强, EfficientNet
数据概述：
该数据集包含来自互联网的图像数据，记录了多种天气现象的视觉表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态图像数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但图像内容涵盖多种典型天气现象。
数据维度：数据集包含图像数据和对应的类别标签。图像数据为JPEG格式，类别标签包括“dew”（露）、“fogsmog”（雾霾）、“frost”（霜）、“glaze”（冰凌）、“hail”（冰雹）、“lightning”（闪电）、“rain”（雨）、“rainbow”（彩虹）、“rime”（雾凇）、“sandstorm”（沙尘暴）等10种天气现象。此外，还包含一个CSV文件（class_dict.csv），提供了每个类别的索引、名称、图像尺寸信息和缩放比例。
数据格式：数据集以文件夹结构组织，包含JPEG格式的图像文件，以及一个CSV文件，便于图像数据的读取和处理。此外，还提供了一个预训练的H5模型文件(EfficientNetB4-weather-93.15.h5)。
来源信息：数据来源于网络，并已进行类别划分和整理。该数据集适合用于训练图像分类模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、图像识别、深度学习等领域的研究，如天气现象识别、图像分类算法的改进等。
行业应用：可以为气象、环境监测等行业提供数据支持，如自动化天气预报、环境监控系统等。
决策支持：支持气象相关的决策制定，例如灾害预警、天气风险评估等。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习等相关课程的教学辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践图像分类任务。
此数据集特别适合用于探索不同天气现象的视觉特征，训练和评估图像分类模型，并实现自动化的天气现象识别系统。
